軸承采用潤滑油潤滑，為防止齒輪嚙合的熱油直接進入軸承, 在軸承與小齒輪之間，齒輪箱配件

但是隨著企業為了適應需求端（市場和消費者）的變化，早期工具各自產生新的、孤立的、片面的客戶數據，卻無法快速同步，甚至團隊之間還懷疑對方數據是否正確。

位于軸承座孔的箱體內壁處設有檔油環。為防止在軸外伸段與軸承透蓋接合處箱內潤滑劑漏失，以及外界灰塵、異物進入箱內，軸承透蓋中裝有密封元件。圖中采用接觸式唇形密封圈,適用于環境多塵的場合。

對于很多準備或者正在規劃商業智能BI項目的企業來說，業務分析需求的梳理是整個項目開始的第一步，往往也是最困難的，主要表現如下：業務部門往往提不出比較具體的分析需求，而IT部門很難深入到業務，也提不出適合業務部門的分析需求。

前臺是由各個應用組成的前端系統平臺。前端系統直接觸達用戶，通過前臺，企業與最終用戶直接進行信息交互。例如，企業搭建的電子商務網站、門戶網站、手機APP、微信公眾號等都屬于前臺。后臺是由各個業務管理系統組成的后端平臺。

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因此，企業急需調整和改革供應端（生產制造和供應鏈），也就是需要一個統一真實的數據源來描述客戶，而不是任由客戶的不同維度數據由不同部門各自存儲，于是在這樣的場景下數據中臺應運而生。數據中臺跟之前大數據平臺最大的區別，在于數據中臺距離業務更近，能更快速地響應業務和應用開發的需求，更精準。

BI項目需求分析涉及到很多部門，有的時候內部資源的溝通、協調都是很困難的...

數據中臺的建設是一個長期的過程，需要全企業組織、工作流程的密切配合與支持。

SPAS采用的是基于面向服務的架構SOA理念的 “去中心化”的服務架構，所有的服務都是以“點對點”的方式進行交互。阿里之所以選擇“去中心化”的分布式服務架構，主要是考慮到擴展性。

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比如現在銷售部門依賴于CRM（客戶關系管理平臺），售后部門主要看客服系統，市場營銷部門關心微信平臺，數據分析團隊使用各類數據分析工具…在這個過程中，各個企業分別都在用不同的方式來盡可能的利用數據產生的價值。

數據中臺的價值體現，更加需要企業為數據使用者創造一種基于數據的協同工作模式，提高企業用數效率，為業務前臺快速提供有效的數據支撐和分析支撐，實現企業的用戶增長和業績增長。